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name: research-report user-invocable: true description: 将deep调研结果汇总为markdown报告，覆盖所有字段，跳过不确定值。 allowed-tools: Read, Write, Glob, Bash, AskUserQuestion

Research Report - 汇总报告

触发方式

/research-report

执行流程

Step 1: 定位结果目录

在当前工作目录查找 */outline.yaml，读取topic和output_dir配置。

Step 2: 扫描可选摘要字段

读取所有JSON结果，提取适合在目录中显示的字段（数值型、简短指标），例如： - github_stars - google_scholar_cites - swe_bench_score - user_scale - valuation - release_date

使用AskUserQuestion询问用户： - 目录中除了item名称外，还需要显示哪些字段？ - 提供动态选项列表（基于实际JSON中存在的字段）

Step 3: 生成Python转换脚本

在 {topic}/ 目录下生成 generate_report.py，脚本要求： - 读取output_dir下所有JSON - 读取fields.yaml获取字段结构 - 覆盖每个JSON的所有字段值 - 跳过值包含[不确定]的字段 - 跳过uncertain数组中列出的字段 - 生成markdown报告格式：目录（带锚点跳转+用户选择的摘要字段）+ 详细内容（按字段分类） - 保存到 {topic}/report.md

目录格式要求： - 必须包含每一个item - 每个item显示：序号、名称（锚点链接）、用户选择的摘要字段 - 示例：1. [GitHub Copilot](#github-copilot) - Stars: 10k | Score: 85%

脚本技术要点（必须遵循）

1. JSON结构兼容 支持两种JSON结构： - 扁平结构：字段直接在顶层 {"name": "xxx", "release_date": "xxx"} - 嵌套结构：字段在category子dict中 {"basic_info": {"name": "xxx"}, "technical_features": {...}}

字段查找顺序：顶层 -> category映射key -> 遍历所有嵌套dict

2. Category多语言映射 fields.yaml的category名与JSON的key可能是任意组合（中中、中英、英中、英英）。必须建立双向映射：

CATEGORY_MAPPING = {
    "基本信息": ["basic_info", "基本信息"],
    "技术特性": ["technical_features", "technical_characteristics", "技术特性"],
    "性能指标": ["performance_metrics", "performance", "性能指标"],
    "里程碑意义": ["milestone_significance", "milestones", "里程碑意义"],
    "商业信息": ["business_info", "commercial_info", "商业信息"],
    "竞争与生态": ["competition_ecosystem", "competition", "竞争与生态"],
    "历史沿革": ["history", "历史沿革"],
    "市场定位": ["market_positioning", "market", "市场定位"],
}

3. 复杂值格式化 - list of dicts（如key_events, funding_history）：每个dict格式化为一行，用|分隔kv - 普通list：短列表用逗号连接，长列表换行显示 - 嵌套dict：递归格式化，用分号或换行显示 - 长文本字符串（超过100字符）：添加换行符<br>或使用blockquote格式，提高可读性

4. 额外字段收集 收集JSON中有但fields.yaml中没定义的字段，放入"其他信息"分类。注意过滤： - 内部字段：_source_file, uncertain - 嵌套结构顶级key：basic_info, technical_features等 - uncertain数组：需要逐行显示每个字段名，不要压缩成一行

5. 不确定值跳过 跳过条件： - 字段值包含[不确定]字符串 - 字段名在uncertain数组中 - 字段值为None或空字符串

Step 4: 执行脚本

运行 python {topic}/generate_report.py

输出